Binocular advantage for decision making during a prehension task
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Binocular vision provides an advantage for detecting and discriminating objects (i.e., binocular summation) and during reaching (i.e., higher peak velocities). However, the role of binocular vision in decision-making processes in more complex environments has not been examined. The purpose of this study was to examine the role of binocular vision during a prehension task with varied levels of difficulty. Methods: Seven, right-handed adults (age 21±1.8 years) reached and grasped a cylinder while eye movements were recorded with an eye-tracker (EyeLink) and reach kinematics with the Optotrak system. Participants had to discriminate the size of a circle shown at fixation and then pick up the corresponding cylinder (match size) from a set of cylinders. Difficulty was manipulated with set size (target shown among 3 or 6 objects) and target discriminability (using color), which were randomized during binocular (BV) and monocular viewing (MV). Results: Primary saccade latency was not affected by viewing condition or display complexity (BV: 398±97 ms; MV: 403±83 ms). Regardless of display complexity, reach latency was significantly longer during MV compared to BV (784±255 vs. 716±216 ms; p=0.016). Furthermore, set size influenced the delay in reach initiation after the primary saccade: reach initiation was prolonged during MV on average by 30 ms for the smaller set size and by 75 ms for the larger set size. Conclusion: Preliminary data support the hypothesis that binocular vision facilitates the acquisition of relevant information for decision-making to guide reaching and grasping movements. The role of this input increases in environments of greater complexity.Acknowledgments: Canada Foundation for Innovation
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».